Мультиканальная аналитика 2025: как собрать данные из всех каналов в единую систему

В 2025 году ключевая задача для брендов – научиться видеть весь путь пользователя, а не только последний клик. По наблюдениям экспертов click.ru, классическая линейная воронка уже не отражает реальность: путь к покупке стал нелинейным. Сегодня клиент взаимодействует с брендом в среднем через 5–7 каналов. Мультиканальная аналитика помогает связать все касания с брендом. Разобрали модели атрибуции, инструменты аналитики и подходы к принятию решений на основе данных.

Модели атрибуции: как понять, кто действительно привел клиента

Основная сложность мультиканальной аналитики – определить, какой из каналов наиболее эффективен. Для этого используют модели атрибуции – правила, по которым определяется ценность Вот наиболее популярные.

1. Last Click

Учитывается только последний канал, с которого пришел пользователь перед покупкой. Подход простой, но не совсем корректный: каналы, которые помогали сформировать интерес, остаются без внимания.

Визуализация Last Click

2. First Click

Здесь все наоборот. Признание получает канал, который первым привлек внимание пользователя. Подход помогает понять, откуда приходит новая аудитория, но не показывает, что повлияло на покупку.

Визуализация First Click

3. Linear

В этой модели все каналы считаются одинаково важными. Если пользователь прошел через четыре касания, каждое получает по 25% от общего вклада. Метод честный, но не показательный.

Визуализация Linear

4. Time Decay

Чем меньше шагов остается до конверсии, тем выше значение канала. Например, если пользователь шел по цепочке «Контекстная реклама → email-маркетинг → SEO → таргетированная реклама ВКонтакте», то таргетинг получит 40% вклада, SEO – 30%, email – 20%, а контекст – 10%. Такая модель эффективна для ниш с длинным циклом принятия решений. Например, в недвижимости, образовании или автоиндустрии.

Визуализация Time Decay

5. Position Based, U-shape

Популярный вариант для e-commerce. Наибольший вес получают первое и последнее взаимодействия – по 40% каждое, а оставшиеся 20% делятся между промежуточными. Такой принцип отражает естественный путь клиента: первый контакт заинтересовал, последний – подтолкнул к покупке.

Визуализация U-shape

6. Data Driven

Наиболее продвинутая и точная модель. Алгоритмы машинного обучения (например, модели Шепли или Маркова) анализируют реальные цепочки взаимодействий и статистически рассчитывают вклад каждого канала. Такие решения используются в CoMagic, Calltouch и других сервисах сквозной аналитики.

Визуализация Data Driven

Как выбрать модель:

• если цель – привлечь новых клиентов, можно использовать First Click;

• если важно понять, что завершает продажу – Last Click;

• при длинном цикле сделки – Linear или U-shape;

• если нужно оценить вклад всех каналов – Data Driven.

Инструменты и методы многоканальной аналитики

Разбираемся, откуда поступают данные о касаниях пользователя. Это основа любой модели атрибуции.

Метод №1. Сквозная аналитика

Система сквозной аналитики объединяет данные из рекламы, CRM, сайта, коллтрекинга и платежных сервисов в понятный отчет: сколько стоит каждая заявка и какой канал действительно приносит прибыль.

Разберем, как это работает.

1. Сбор данных. К системе подключаются рекламные кабинеты, счетчики статистики, CRM и телефония.

2. Сопоставление событий. Далее система связывает конверсии с их источниками по UTM-меткам, кукам, телефонным номерам или ID сделки.

3. Атрибуция и расчет ROMI. На основе выбранной модели атрибуции рассчитывается стоимость привлечения заявки и ее вклад в выручку.

4. Визуализация и автоматизация. Пользователь настраивает дашборды, регулярные отчеты и автоматические правила (например, останавливать кампании с низким ROMI).

Инструменты:

• Яндекс Метрика (раздел «Сквозная аналитика») – инструмент, который связывает рекламные каналы, сайт и CRM, показывает ROI по каналам;

Где искать раздел

• Callibri – сервис объединяет аналитику, коллтрекинг, чаты и формы;

• Экспекто – платформа со сквозной аналитикой, CRM и коллтрекингом. Автоматически собирает заявки и отслеживает ключевые показатели (стоимость заказа, ROI, выручку);

• Roistat – система сквозной аналитики с 200+ интеграциями, продвинутой автоматизацией и отчетами по LTV, ROMI и эффективности каналов.

Схема работы Roistat

Пользователи click.ru могут использовать три упомянутых выше сервиса бесплатно или со скидкой. За рекламные расходы они получают партнерское вознаграждение до 19% и могут оплачивать им разнообразные сервисы в маркетплейсе.

Еще один значимый источник данных – CDP (Customer Data Platform). Системы собирают, объединяют и хранят информацию о клиентах из разных каналов. В CDP создается единый профиль каждого пользователя. Это позволяет сегментировать аудиторию, анализировать поведение, персонализировать маркетинговую активность и строить путь клиента. Популярные CDP-платформы– CleverData, Altcraft, MindBox и другие.

Метод №2. Анализ пути пользователя (Path Analysis / Customer Journey Analytics)

Метод показывает маршрут клиента от первого взаимодействия с брендом до покупки. По сути, это карта поведения пользователя, которая помогает понять, почему и как человек принимает решение о покупке.

Как это работает?

1. Настройка событий. Определяются действия для отслеживания: клики, просмотры страниц и другие события.

2. Идентификация пользователей. Сессии на сайте и в приложении связываются с конкретными пользователями по UserID, cookie, авторизации.

3. Визуализация пути. Выстраивается схема последовательности действий пользователя.

4. Поиск узких мест. Анализ показывает, на каком этапе пользователи уходят и что мешает им завершить покупку.

Инструменты:

• Яндекс Метрика – Вебвизор, карты в разделе «Поведение», отчеты по просмотрам страниц и рекламным каналам;

• MyTracker – отслеживает путь пользователя на сайте и в мобильных приложениях. Показывает удержание, конверсии, источники трафика;

• Calltouch, Roistat, Alytics – объединяют данные из онлайн- и офлайн-каналов, показывают путь клиента от первого касания до оплаты.

Пример карты в MyTracker

Метод №3. Кроссплатформенная аналитика

Задача кроссплатформенной аналитики – собрать воедино данные о действиях пользователя на разных устройствах и площадках: сайте, в приложении и даже в офлайн-точках. Такой подход позволяет увидеть весь путь клиента – от первого контакта с брендом до покупки.

Если сквозная аналитика помогает понять, из какого канала пришел человек, то кроссплатформенная показывает, как именно он совершил покупку. Например, пользователь увидел рекламу на телефоне, посмотрел отзывы на ноутбуке и оформил заказ через приложение.

Инструменты: связка Яндекс Метрики и AppMetrica с данными CRM через ClientID и UserID.

Метод №4. Когортный анализ на основе пути

Когортный анализ позволяет глубже понять поведение пользователей, разделяя их на группы – когорты – по источнику, дате или типу взаимодействия с брендом. Он показывает, как разные аудитории ведут себя на каждом этапе пути. Когортный анализ помогает находить закономерности и запускать кампании под разные сегменты клиентов.

Функция когортного анализа есть во многих аналитических платформах, включая Callibri, Roistat и Calltouch.

Когорты в Roistat

Что нужно для сбора данных

Чтобы отслеживать путь клиента от первого касания до покупки, важно настроить пять базовых элементов.

1. UTM-метки. Теги, которые добавляются к рекламным ссылкам и показывают, откуда пришел пользователь.

2. Куки (cookies). Файлы, которые сохраняются в браузере и позволяют системе аналитики узнавать пользователя при повторных визитах. Благодаря им строится цепочка взаимодействий с брендом.

3. Пиксель. Невидимый код на сайте, который фиксирует действия посетителей: просмотры, добавления в корзину, покупки. Помогает настраивать ретаргетинг.

4. Отслеживание событий. Фиксация важных действий: кликов, заявок, звонков, просмотров видео. Помогает понять, как человек идет по сайту и на каком шаге уходит.

Примеры конверсий и целей в Метрике

5. Коллтрекинг. Присваивает каждому источнику рекламы уникальный номер телефона, чтобы рекламодатель точно знал, откуда был звонок.

Как принимать решения на основе аналитики

Собрать данные – это только начало. Главное – понять, как использовать их для роста. У каждой компании свои цели, но есть универсальные принципы, которые помогают превращать цифры в действия.

1. Сфокусируйтесь на ключевых метриках. Отслеживайте три основных показателя для всех каналов:

• ROAS – сколько прибыли приносит каждый потраченный рубль;

• CAC – во сколько обходится привлечение одного клиента;

• LTV – какой доход приносит клиент за все время работы с вами.

2. Смотрите на взаимосвязь каналов. Соцсети могут прогревать аудиторию, а контекстная реклама – закрывать сделку. Понимание связей помогает грамотно выстраивать коммуникацию и последовательность касаний.

3. Развивайте сильные направления. Определите, какие каналы приносят больше всего дохода. Если email-маркетинг стабильно дает высокий ROMI, а таргетированная реклама – конверсии, усиливайте именно их.

4. Боритесь со слабыми местами. Например, контекстная реклама приносит много трафика, но мало продаж. Значит, стоит проработать ретаргетинг и тексты объявлений.

В 2025 году мультиканальная аналитика становится не просто инструментом, а основой эффективного маркетинга. Компании, которые умеют объединять данные из всех источников и принимать решения на основе целостной картины, получают конкурентные преимущества – точное понимание клиента, оптимизацию бюджета и устойчивый рост. Главное – не останавливаться на сборе данных, а использовать аналитику для стратегических действий.

Оригинал статьи на SEOnews